Natural Killer Cells Mediate Long-term Kidney Allograft Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic allograft injury remains the leading cause of late kidney graft loss despite improvements in immunosuppressive drugs and a reduction in acute T cell-mediated rejection. We have recently demonstrated that natural killer (NK) cells are cytotoxic to tubular epithelial cells and contribute to acute kidney ischemia-reperfusion injury. The role of NK cells in kidney allograft rejection has not been studied. METHODS: A "parent to F1" kidney transplant model was used to study NK cell-mediated transplant rejection. RESULTS: The C57BL/6 kidneys were transplanted into fully nephrectomized CB6F1 (C57BL/6 x BALB/c) mice. Serum creatinine levels increased from baseline (18.8 ± 5.0 μmol/L to 37.2 ± 5.9 μmol/L, P < 0.001) at 60 days after transplantation. B6Rag-to-CB6F1Rag (B6RagxBALB/cRag) recipients, which lack T and B cells but retain NK cells, showed similar levels of kidney dysfunction 65 days after transplantation (creatinine, 33.8 ± 7.9 μmol/L vs 17.5 ± 5.1 μmol/L in nontransplant Rag mice, P < 0.05). Importantly, depletion of NK cells in Rag1 recipients inhibited kidney injury (24.6 ± 5.5 μmol/L, P < 0.05). Osteopontin, which can activate NK cells to mediate tubular epithelial cell death in vitro, was highly expressed in 60 days kidney grafts. Osteopontin null kidney grafts had reduced injury after transplantation into CB6F1 mice (17.7 ± 3.1 μmol/L, P < 0.001). CONCLUSIONS: Collectively, these data demonstrate for the first time that independent of T and B cells, NK cells have a critical role in mediating long-term transplant kidney injury. Specific therapeutic strategies that target NK cells in addition to conventional immunosuppression may be required to attenuate chronic kidney transplant injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».